DCLM-baseline

Jeu de données de référence pour les modèles linguistiques performants

Produit OrdinaireProgrammationTraitement du langage naturelModèle linguistique

DCLM-baseline est un jeu de données pré-entraîné destiné aux tests de référence des modèles linguistiques. Il contient 4 T de jetons et 3 M de documents. Extrêmement soigné, il a été extrait de Common Crawl après des étapes de nettoyage, de filtrage et de dédoublonnage minutieuses, démontrant ainsi l'importance de la préparation des données pour l'entraînement de modèles linguistiques efficaces. Ce jeu de données est uniquement destiné à la recherche et ne convient pas à un environnement de production ou à l'entraînement de modèles pour des domaines spécifiques, tels que le code ou les mathématiques.

Jeu de données performant pour les tests de référence des modèles linguistiques
Contient un grand nombre de jetons et de documents
adapté à l'entraînement à grande échelle
Nettoyé
filtré et dédoublonné pour garantir une qualité de données élevée
Fournit une référence pour l'évaluation des performances des modèles linguistiques
Ne convient pas à un environnement de production ou à des domaines spécifiques
Aide les chercheurs à comprendre l'impact de la préparation des données sur les performances des modèles
Favorise la recherche et le développement de modèles linguistiques efficaces

Le jeu de données DCLM-baseline s'adresse aux chercheurs et développeurs du domaine du traitement du langage naturel. Ils peuvent l'utiliser pour entraîner et évaluer leurs propres modèles linguistiques
notamment en matière de tests de référence. Étant donné son ampleur et sa qualité
il est particulièrement adapté aux projets de recherche nécessitant un volume important de données pour l'entraînement des modèles.

Des chercheurs ont utilisé DCLM-baseline pour entraîner leur propre modèle linguistique et ont obtenu d'excellents résultats sur plusieurs tests de référence.
Des établissements d'enseignement l'utilisent comme ressource pédagogique pour aider les étudiants à comprendre la construction et le processus d'entraînement des modèles linguistiques.
Des entreprises utilisent ce jeu de données pour tester les performances des modèles et optimiser leurs produits de traitement du langage naturel.

Étape 1 : Accédez au site Web Hugging Face et recherchez le jeu de données DCLM-baseline.
Étape 2 : Lisez la description et le guide d'utilisation du jeu de données pour comprendre sa structure et ses caractéristiques.
Étape 3 : Téléchargez le jeu de données et préparez les ressources informatiques nécessaires à l'entraînement du modèle.
Étape 4 : Utilisez le jeu de données pour entraîner le modèle linguistique et surveillez le processus d'entraînement et les performances du modèle.
Étape 5 : Une fois l'entraînement terminé

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DCLM-baseline — Jeu de données de référence pour les modèles linguistiques performants

Instella — Instella est un modèle linguistique open source haute performance développé par AMD, conçu pour accélérer le développement des modèles linguistiques open source.

Moonlight-16B-A3B — Moonlight-16B-A3B est un modèle d'expert mixte de 16 milliards de paramètres, entraîné avec l'optimiseur Muon, conçu pour une génération de langage efficace.

Xwen-Chat — Xwen-Chat est un ensemble de modèles linguistiques de grande taille spécialisé dans les dialogues en chinois, offrant plusieurs versions de modèles et des services de génération de langage.

MiniMax-01 — Modèle linguistique puissant disposant de 456 milliards de paramètres au total, capable de traiter un contexte jusqu'à 4 millions de jetons.

Nemotron-CC — Convertit Common Crawl en un jeu de données d'entraînement pré-entraîné à long terme et hautement raffiné.

YuLan-Mini — Un modèle linguistique léger et performant de 240 millions de paramètres

OLMo-2-1124-13B-DPO — Modèle linguistique performant pour l'anglais, adapté à diverses tâches.

OpenScholar — Modèle linguistique amélioré par la recherche pour la synthèse de littérature scientifique

OLMo 2 13B — Modèle linguistique performant spécialisé dans les benchmarks académiques anglais

OLMo 2 — Modèle linguistique entièrement ouvert de pointe

MobileLLM-1B — Modèle linguistique de Meta comportant moins d'un milliard de paramètres, adapté aux applications embarquées.

MobileLLM-350M — Modèle linguistique optimisé de moins d'un milliard de paramètres, conçu pour les applications embarquées.

Zamba2-7B — Modèle linguistique compact haute performance

Échantillonnage basé sur l'entropie — Technique d'échantillonnage basée sur l'entropie, optimisant la diversité et la précision des sorties du modèle.

Discutez avec vos documents — Application Python permettant une conversation en langage naturel avec vos documents.

Meta Llama 3.1-405B — Grand modèle linguistique préentraîné multilingue

Arcee Spark — Modèle linguistique performant et compact de 7 milliards de paramètres

Prédiction multi-jetons — Modèle de prédiction multi-jetons améliorant l'efficacité et les performances des modèles linguistiques.

Samba — Implémentation officielle d'un modèle linguistique efficace à contexte illimité.

emo-visual-data — Jeu de données d'annotation visuelle d'émojis

MAP-NEO — Un grand modèle linguistique entièrement open source, offrant des capacités avancées de traitement du langage naturel.

ImageInWords — Modèle permettant de générer des descriptions d'images extrêmement détaillées, utilisé pour entraîner des modèles de langage visuel.

Modèle linguistique fiable (MLF) — Essayez le Modèle linguistique fiable (MLF) de Cleanlab dans votre navigateur.

WildChat — Un corpus de données constitué d'interactions entre des utilisateurs réels et ChatGPT.

LLaVA++ — Extension du modèle LLaVA intégrant Phi-3 et LLaMA-3 pour améliorer l'interaction entre la vision et le langage.

OpenELM — OpenELM est une famille de modèles linguistiques performants, dotée d'un framework open source pour l'entraînement et l'inférence.

Cappy — Un petit évaluateur pour améliorer les performances des grands modèles linguistiques multitâches.

H2O-Danube-1.8B — Modèle linguistique de 1,8 milliard de paramètres, open source et gratuit

LLMs-from-scratch — Comprendre en profondeur le fonctionnement interne des grands modèles de langage